广义混合变分不等式问题的投影算法

提出一种新的求解广义混合变分不等式的投影算法.在迭代的每一步,首先利用当前点xi,通过计算预解算子得到点z_i,其中的迭代步长满足某种Armijo线搜索.然后,利用zi构造出分离当前点xi及广义混合变分不等式解集的超平面,再将当前点向该超平面做投影得到下一步迭代点.在一定的条件下,给出该算法产生的无穷序列具有全局收敛性.同时,给出数值计算结果,表明这种算法的有效性.     

广义混合变分不等式的weak-sharp解及算法的有限收敛

提出广义混合变分不等式问题的解集满足的weak-sharp条件,并通过约束集的支撑函数的一些性质,获得weak-sharp条件的等价刻画.在广义混合变分不等式问题的解集满足weak-sharp条件之下,还获得任意迭代算法有限收敛的等价条件,其中有限收敛指算法在有限次迭代后,得到广义混合变分不等式问题的精确解.最后,以广义混合变分不等式问题的超投影近似点算法为特例,在一定的条件下,获得该算法的有限收敛性.     

一类混合变分不等式的可变度量惯性近似点算法

提出求解混合变分不等式问题的可变度量惯性近似点算法,该算法结合了经典的近似点算法和惯性算法,并且在算法的每一步中,采用了可变正定矩阵,该可变正定矩阵可诱导出可变度量.在合适的假设条件下,证明算法的全局收敛性以及非线性O(1/k)收敛率.研究混合变分不等式的解集为空集与该算法所得到的序列无界性之间的关系.     

Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件

在一般假设下,提出并证明了Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件,分析了充分条件的优越性。分析结果表明:1)该充分条件的一个推论是文献[9]中定理1弱化后的结果;2)谱参数对谱共轭梯度法的全局收敛性起着重要的调节作用;3)该充分条件为构造全局收敛的谱共轭梯度法提供了依据。     

单调变分不等式问题的惯性松弛投影算法

在Hilbert空间中研究单调变分不等式问题的惯性松弛投影算法.在该算法的每一次迭代中，只需要向特殊结构的半空间进行2次投影.另外，采取一定的线搜索条件，在单调和Lipschitz连续且Lipschitz系数大小未知的假设下，证明该算法所产生的序列强收敛到变分不等式的解.     

变分不等式的惯性次梯度外梯度算法

在实Hilbert空间中提出求解单调变分不等式的惯性次梯度外梯度算法，其中变分不等式的可行集是一个光滑凸函数的水平集.新算法应用惯性加速技巧，迭代过程中对映射F赋值一次，并只需向两个半空间作投影两次.在适当的假设下，证明该算法的弱收敛性.新算法改进和推广相关文献中的相应结果.     

一种推广的UFCLP的变邻域搜索方法

UFCLP问题是在经典p-中位问题上去掉中位点个数的限制,并且在目标函数中加入设施的建设费用。目前有很多启发式算法用来解决这类NP-难问题。本文将UFCLP问题进行推广,加入投资限制,并且考虑距离和费用的权重。针对此推广模型的特点,提出了一种变邻域搜索方法。数值实验结果表明此VNS方法求解此推广UFCLP问题是有效的。     

Hilbert空间中变分不等式组的两步投影算法

变分不等式解的迭代算法是变分不等式理论的重要内容之一,而投影方法是研究变分不等式解的迭代算法的重要方法,已经有着广泛的研究和应用.主要研究Hilbert空间中变分不等式组的近似解问题,给出了变分不等式组解的两步投影算法,在映象T松弛-(γ,r)-余强制的假设条件下,证明了两步投影算法所产生的迭代序列收敛于变分不等式组的解.所获得的结果推广和改进了文献中的一些主要结果.     

Banach空间中广义混合变分不等式解的迭代算法

利用R.s.Burachik和S.Scheimberg(SIAM J control Optim,2001,39(5):1633-1649.)介绍的近似点算法和Bregman泛函,在自反Banach空间中建立了一类广义混合变分不等式解的迭代算法,证明了迭代序列是有定义的,并且弱收敛于广义混合变分不等式的解.同时,给出了...     

Banach空间中分离变分不等式的Levitin-Polyak-α适定性(英文)

首先在Banach空间中给出了分离变分不等式的Levitin-Polyak-α适定性的概念.然后讨论了分离变分不等式解集的等价表述.最后,给出了分离变分不等式的Levitin-Polyak-α适定性的Furi-Vignoli型度量刻画.